R：如何通过具有给定容错的实际值列进行聚合
假设我有一个数据框： t d2 = c（1.80950881,1.80951007,1.80951052,1.46499982,1.46500087,1.14381419,1.14381319）） d1 d2 1 694 1.809509 2 695 1.809510 3 696 1.809511 4 2243 1.465000 5 2244 1.465001
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groupby鉴于sql返回聚合错误
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MySQL查找小计
编辑： 我被告知，让你们阅读意味着我不那么关注。我很抱歉。这是一个更简单的版本： 比尔从商店中得到价值100美元的物品。他想要返回足够的物品可以拿回30美元。 这家商店有一个Point of Return系统，可以帮助他做到这一点。 以下是他扫描其物品后的数据： 物品|价格| 袜子4.00 便宜电视22.00 胶带书9.00 纸上书7.00 派对帽3.0
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如何在使用data.table中的键进行子集时跳过组？
我有这个DT： dt = data.table（ID = c（rep（letters [1：2] ，每个= 4），'b'），值= seq（1,9）） ID值 1：a 1 2：a 2 3：a 3 4：a 4 5：b 5 6：b 6 7：b 7 8：b 8 9：b 9 我需要在子集化时消除组，但只有当数据满足某些条件时才需要。像这样的东西是
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SQL GROUP BY，其中包含镜像值的列
对不起的标题。我无法想出一个更好的方式来描述我的问题。 我有下表： Category | A | B A | 1 | 2 A | 2 | 1 B | 3 | 4 B | 4 | 3 我想按类别，每个类别只返回1行，但同时提供列的值 A 和 B 。 所以结果应该如下所示： category | resultA | resultB
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将groupby.agg中的参数传递给多个函数
任何人都知道如何用多个函数在groupby.agg（）中传递参数？ 底线，我想用一个自定义函数，但我会用一个需要参数的内置函数来问我的问题。 假设： 将pandas导入为pd 导入numpy as np import datetime np.random.seed（15） day = datetime.date.today（） day_1 = datetime.da
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MySQL组通过某种类型并选择最新的行？
设想一下列表类型，日期，消息。有些行看起来像这样（type | date | message）： 1 | 1310572318 |你好 1 | 1310572317 | Hi 2 | 1310572315 | Wassup 3 | 1310572312 | Yo 3 | 1310572311 |嘿 3 | 1310572309 | Eyo 1 | 1310572305
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在Dask中使用GroupBy的自定义聚合函数构造模式和相应的计数函数
所以dask现在已经更新以支持groupby的自定义聚合函数。 （感谢开发团队和@chmp的工作！）。我目前正在尝试构造一个模式函数和相应的计数函数。基本上我设想的是，该模式为每个分组返回一个列表，列出特定列的最常见值（即[4,1,2]）。此外，还有一个相应的计数函数，用于返回这些值的实例数量，即。 3. 现在我正在尝试在代码中实现它。根据groupby.py文件，自定义聚合的参数如下所示：
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汇总数据并获取总数和数量
b Team1 Player1 idTrip13 133 Team2 Player333 idTrip10 18373 Team3 Player22 idTrip12 17338899 Team2 Player293 idTrip02 17656 Team3 Player20 idTrip11 1883 Team1 Player1 idTrip19 19393
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OrientDB组通过使用图形进行查询
我需要对某个类的顶点属性执行分组聚合，然而，group by字段是距离当前节点两步的顶点，我无法使其工作。 我的情况： 顶点A包含我想要聚合的属性，并且有 n 引用。如果顶点具有由边界定义的到顶点F ，那么我想要分组的顶点是这些顶点（B，C或D） 。 A ----引用 - > B - 由 - >定义E \ ---参考文献 - > C - 由 - >定义F \ - 参考
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在SQL中聚合
Conversion_Date User_Name Last_Date_Touch Touch_Count 2017/8/17 A 6/17/2017 1 7/16/2017 B 6/24/2017 2 7/19/2017 A 6/20/2017 1 7/19/2017 C 6 / 29/2017 1 我想获得 Touch_Count Conversion_D
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合并（结果集）的“两个查询与聚合和组”由“可能？
1 选择id，count（*）作为totalX FROM my_table WHERE x_factor = 1 GROUP BY id 结果集： id totalX --------- -------------- 9 34 10 6 11 21 12 3 2 选择id，count（*）作为totalY FRO
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Python Pandas：将参数传递给agg（）中的函数
我试图通过使用不同类型的函数和参数值来减少熊猫数据框中的数据。但是，我没有设法更改聚合函数中的默认参数。以下是一个例子： >>> df = pd.DataFrame（{'x'：[1，np.nan，2,1]， ...'y'：['a'，'a'，'b'，'b' ]}） >>> df xy 0 1.0 a 1 NaN a 2 2.0 b 3 1.0 b 以下是一
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选择列表中的列无效，因为它不包含在聚合函数或GROUP BY子句中
我们有一张表格，可以记录每个员工的滑动记录。我正在尝试编写一个查询，以便通过今天的第一次刷卡获取不同的员工记录列表。 我们将存储日期信息保存在 datetime 列中。 select distinct [员工编号]，[员工名字] $ [b]，[读者姓名] ，[状态] ，[员工姓] ，min（[日期时间]） ，[卡号] [Location] from [Inter
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自定义Python熊猫中的rolling_apply函数
设置 我有一个包含三列的DataFrame： “类别“包含True和False，并且我已经通过这些值对 df.groupby（'Category'）进行分组。 ”时间“包含记录值的时间戳（以秒为单位）。 ”值“包含值本身。 在每个时间点，记录两个值：一个具有类别“True”，另一个具有类别“False”。 滚动应用问题 在每个类别组中，我希望计算一个数字并将其存储
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在MySQL中按时间跨度汇总数据
基本上我想要的是根据时间跨度汇总表中的某些值。 我所做的是，我每隔15分钟拍摄一次系统快照，而我希望能够长时间画出一些图。由于如果显示的点数太多（除了渲染速度非常慢），图形会变得非常混乱，我希望通过对点进行平均将多个点聚合为一个点来减少点数。 为此，我必须能够通过我可以定义的桶（每天，每周，每月，每年......）进行分组，但到目前为止，我的所有实验都没有运气。 是否有一些技巧可
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在一个查询中统计MySQL中的多行
我目前有一个表格，用于存储多个项目的统计信息，如视图，下载，购买等。为了在每个项目上获得单个操作计数，我可以使用以下查询： SELECT *，COUNT（*） FROM stats WHERE operation ='view' GROUP BY item_id 给我所有的项目和他们的意见。然后，我可以将“视图”更改为“购买”或“下载”其他变量。然而，这意味着三个
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SQL组，按天计算
CREATE TABLE [dbo]。[RefundProcessLog ]（ [LogId] [bigint] IDENTITY（1,1）NOT NULL， [LogDate] [datetime] NOT NULL， [LogType] [varchar]（10）COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS NOT NULL， [RefundId] [in
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大熊猫的总和，但排除某些列
在Pandas数据框上执行groupby的最佳方式是什么，但排除了groupby中的某些列？例如。我有这个foll。数据框： 代码国家Item_Code项目Ele_Code单位Y1961 Y1962 Y1963 2阿富汗15小麦5312 Ha 10 20 30 2阿富汗25玉米5312哈10 20 30 4安哥拉15小麦7312哈30 40 50 4安哥拉25玉米7312哈3
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R组合成
在R（我相对较新）中，我有一个数据框由许多列和一个数字列组成，我需要根据另一列确定的组进行聚合。 SessionID价格 '1'，'624.99' '1'，'697.99' '1'，'649.00' '7'，'779.00' '7'，'710.00' '7'，'2679.50' 我需要按SessionID进行分组，并返回每个ONTO原始数据帧的最大值和最小值，例如：
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